data.drop(['policy_bind_date', 'incident_date'], axis=1, inplace=True)

这是一个 Python 代码片段，它使用了 Pandas 库中的 drop() 函数来删除数据集中的两列，即 'policy_bind_date' 和 'incident_date'。这个函数的第一个参数是要删除的列名列表，第二个参数是指定要在原始数据集上进行修改。

相关问题

data['incident_date_diff'] = (data['incident_date'] - base_date).dt.days data['incident_date_policy_bind_date_diff'] = data['incident_date_diff'] - data['policy_bind_date_diff'] data[['policy_bind_date', 'incident_date', 'policy_bind_date_diff', 'incident_date_diff', 'incident_date_policy_bind_date_diff']]

这是一段 Python 代码，它计算了两个日期之间的天数差，并将结果存储在一个名为 data 的数据框中的不同列中。其中，'policy_bind_date' 和 'incident_date' 是两个日期列，'policy_bind_date_diff' 和 'incident_date_diff' 分别是这两个日期与一个基准日期之间的天数差，'incident_date_policy_bind_date_diff' 是 'incident_date_diff' 减去 'policy_bind_date_diff' 的结果。最后一行代码将这些列的值打印出来。

data['incident_date_policy_bind_date_diff'] = data['incident_date_diff'] - data['policy_bind_date_diff']

这是一个计算数据中的差值的代码，其中包括了两个变量：incident_date_diff 和 policy_bind_date_diff。通过这个公式，我们可以计算出 incident_date_policy_bind_date_diff 的值。